如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning CITS5508这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。机器学习Machine Learning是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域，也就是说，利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据（称为训练数据）建立模型，以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用，如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉，在这些应用中，开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。
机器学习Machine Learning程序可以在没有明确编程的情况下执行任务。它涉及到计算机从提供的数据中学习，从而执行某些任务。对于分配给计算机的简单任务，有可能通过编程算法告诉机器如何执行解决手头问题所需的所有步骤；就计算机而言，不需要学习。对于更高级的任务，由人类手动创建所需的算法可能是一个挑战。在实践中，帮助机器开发自己的算法，而不是让人类程序员指定每一个需要的步骤，可能会变得更加有效 。
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机器学习代考_Machine Learning代考_Monte Carlo Reinforcement Learning
In model-free learning, the first problem faced by policy iteration algorithms is that policies become unevaluable since we cannot apply the law of total probability without knowledge about the model. As a result, the agent has to try actions and observe state transitions and rewards. Inspired by $K$-armed bandit, a straightforward replacement of policy evaluation is to approximate the expected cumulative rewards by averaging over the cumulative rewards of multiple samplings, and such an approach is called Monte Carlo Reinforcement Learning (MCRL). Since the number of samplings must be finite, the method is more suitable for reinforcement learning problems with $T$-step cumulative rewards.
The other difficulty is that policy iteration algorithms only estimate the value function $V$, but the final policy is obtained from the state-action value function $Q$. Converting $V$ to $Q$ is easy when the model is known, but it can be difficult when the model is unknown. Therefore, the target of our estimation is no longer $V$ but $Q$, that is, estimating the value function for every state-action pair.
Besides, when the model is unknown, the agent can only start from the initial state (or initial state set) to explore the environment, and hence policy iteration algorithms are not applicable since they need to estimate every individual state. For example, the exploration of watermelon planting can only start from sowing but not other states. As a result, we can only gradually discover different states during the exploration and estimate the value functions of state-action pairs.
Putting them all together, when the model is unknown, we start from the initial state and take a policy for sampling. That is, by executing the policy for $T$ steps, we obtain a trajectory
$$
\left\langle x_0, a_0, r_1, x_1, a_1, r_2, \ldots, x_{T-1}, a_{T-1}, r_T, x_T\right\rangle
$$
机器学习代考_Machine Learning代考_Temporal Difference Learning
When the model is unknown, Monte Carlo reinforcement learning algorithms use trajectory sampling to overcome the difficulty in policy evaluation. Such algorithms update value functions after each trajectory sampling. In contrast, the dynamic programming-based policy iteration and value iteration algorithms update value functions after every step of policy execution. Comparing these two approaches, we see that Monte Carlo reinforcement learning algorithms are far less efficient, mainly because they do not take advantage of the MDP structure. We now introduce Temporal Difference (TD) learning, which enables efficient model-free learning by joining the ideas of dynamic programming and Monte Carlo methods.
Essentially, Monte Carlo reinforcement learning algorithms approximate the expected cumulative rewards by taking the average across different trials. The averaging operation is in batch mode, which means state-action pairs are updated together after sampling an entire trajectory. To improve efficiency, we can make this updating process incremental. For state-action pair $(x, a)$, suppose we have estimated the value function $Q_t^\pi(x, a)=\frac{1}{t} \sum_{i=1}^T r_i$ based on the $t$ state-action samples, then, similar to (16.3), after we obtained the $(t+1)$-th sample $r_{t+1}$, we have
$$
Q_{t+1}^\pi(x, a)=Q_t^\pi(x, a)+\frac{1}{t+1}\left(r_{t+1}-Q_t^\pi(x, a)\right),
$$
which increments $Q_t^\pi(x, a)$ by $\frac{1}{t+1}\left(r_{t+1}-Q_t^\pi(x, a)\right)$. More generally, by replacing $\frac{1}{t+1}$ with coefficient $\alpha_{t+1}$, we can write the increment as $\alpha_{t+1}\left(r_{t+1}-Q_t^\pi(x, a)\right)$. In practice, we often set $\alpha_t$ to a small positive value $\alpha$. If we expand $Q_t^\pi(x, a)$ to the sum of step-wise cumulative rewards, then the sum of the coefficients is 1 , that is, letting $\alpha_t=\alpha$ does not change the fact that $Q_t$ is the sum of cumulative rewards. The larger the step-size $\alpha$ is, the more important the later cumulative rewards are.
机器学习代写
机器学习代考Machine Learning代考_Monte Carlo Reinforcement Learning
在无模型学习中，策略迭代算法面临的第一个问题是策略变得无法评估，因为我们无法在不了解模型的情况下应用全概率定律。结 果，代理必须尝试动作并观眎状态转换和奖励。灵感来自 $K$-armed bandit，一个直接责代策略评估的方法是通讨对多个采样的 累积奖励进行平均来近似预期的累积奖励，这种方法称为蒙特卡洛强化学习 (MCRL) 。由于采样的数量必须是有限的，该方法更 适用于强化学习问题 $T$-step累积奖励。 另一个困难是策略迭代算法只估计价值函数 $V$ ，但最終的策略是从状态-动作价值函数中获得的 $Q$. 转换 $V$ 至 $Q$ 当模型已知时很容 易，但当模型末知时可能会很困难。因此，我们估计的目标不再是 $V$ 但 $Q$ ，即估计每个状态-动作对的价值函数。 此外，当模型末知时，代理只能从初始状态 (或初始状态集) 开始探索环境，因此策略迭代算法不适用，因为它们需要估计每个单 独的状态。比如西瓜种植探索只能从搐种开始，不能从其他状态开始。因此，我们只能在探索过程中逐崭发现不同的状态，并估计 状态-动作对的价值函数。 把它们放在一起，当模型末知时，我们从初始状态开始，采取采样策略。也就是说，通过执行策略 $T$ 步骤，我们得到一个轨迹 $$ \left\langle x_0, a_0, r_1, x_1, a_1, r_2, \ldots, x{T-1}, a_{T-1}, r_T, x_T\right\rangle
$$
机器学习代考Machine Learning代考_Temporal Difference Learning
当模型末知时，蒙特卡洛强化学习算法使用轨迹采样来克服策略评估的困难。此类算法在每次轨迹采样后更新值函数。相比之下， 基于动态规划的策略迭代和值迭代算法在策略杋行的每一步之后都会更新值函数。比较这两种方法，我们看到蒙特卡洛强化学习算 法的效率要低得多，主要是因为它们没有利用 MDP 结构。我们现在介绍时间差分 (TD) 学习，它通过结合动态规划和蒙特卡罗方 法的思想来实现高效的无模型学习。 本质上，蒙特卡洛强化学习算法通过取不同试验的平均值来近似预期的累积奖励。平均操作是批处理模式，这意味着状态-动作对 在对整个轨迹进行采样后一起更新。为了提高效率，我们可以使这个更新过程增量。对于状态-动作对 $(x, a)$ ，假设我们已经估计 了价值函数 $Q_t^\pi(x, a)=\frac{1}{t} \sum{i=1}^T r_i$ 基于状态动作样本，然后，类似于（16.3)，在我们获得 $(t+1)-\mathrm{th}$ 样本 $r_{t+1}$ ，我们有
$$
Q_{t+1}^\pi(x, a)=Q_t^\pi(x, a)+\frac{1}{t+1}\left(r_{t+1}-Q_t^\pi(x, a)\right),
$$
增加 $Q_t^\pi(x, a)$ 经过 $\frac{1}{t+1}\left(r_{t+1}-Q_t^\pi(x, a)\right)$. 更一般地，通过垾换 $\frac{1}{t+1}$ 有系数 $\alpha_{t+1}$ ，我们可以将增量写为 $\alpha_{t+1}\left(r_{t+1}-Q_t^\pi(x, a)\right)$. 在实践中，我们经常设置 $\alpha_t$ 为一个小的正值 $\alpha$. 如果我们展开 $Q_t^\pi(x, a)$ 为逐步累积奖励之和，则系数之 和为 1 ，即令 $\alpha_t=\alpha$ 并没有改䢑这样一个事实 $Q_t$ 是累积奖励的总和。步长越大 $\alpha$ 也就是说，越晩累积的奖励越重要。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。